edm方法在齿轮故障中的应用

《edm方法在齿轮故障中的应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、目录目录1EDM方法在齿轮故障中的应用2摘要：2关键词：EMD方法；故障诊断；齿轮21引言32EMD方法[1]33EMD在齿轮故障诊断中的应用43．1,1EMD解调方法的齿轮早期故障诊断53．1.2齿轮局部故障典型特征分析53．1.3打齿故障的解调分析63．2.1齿轮箱故障诊断试验73．2.2点蚀故障诊断分析83．2.3断齿故障诊断与分析103．3EDM和功率谱的齿轮裂纹故障识别123．4齿面磨损实验分析133．5.1EMD小波阈值去噪处理153．5.2时频分析诊断与评价184结束语19参考文献2020EDM方法在齿轮故障中的应用朱俊猛（南阳理工学院机械与汽车工

2、程学院，河南南阳473000）摘要：将EMD（EmpiricalModeDecomposition）方法应用于机械故障诊断中，提出了一个新的齿轮故障诊断方法。EMD方法基于信号的局部特征时间尺度，能把复杂的信号分解为有限的内在模态函数（IntrinsicModeFunction）之和，这种自适应的分解方法非常适于非线性和非平稳过程的分析。用该方法对齿轮故障振动信号进行了分析，结果表明该方法能够有效地降低噪声，提高信噪比，突出齿轮故障振动信号的故障特征，从而提高齿轮故障诊断的准确性。关键词：EMD方法；故障诊断；齿轮ApplicationofEmpiricalMo

3、deDecompositionMethodtoGearFaultDiagnosisZHUJun-meng（CollegeofMechanicalandAutomotiveEngineering，nanyangUniv，Henan410082，China）Abstract：Theempiricalmodedecomposition（EMD）wasintroducedtoanalyzingmachineryfaultfirstly。Anycomplicatedsignalcanbedecomposedintoafiniteandoftensmallnumberofi

4、ntrinsicmodefunctions（IMF）withtheempiricalmodemethod，whichisbasedonthelocalcharacteristictimescaleofthesignal。Thisadaptivedecompositionmethodisapplicabletononlinearandnon-stationarysignal。Theapplicationtothefaultdiagnosisofgearshowsthatthismethodcanreducethenoisecontainedintheorigina

5、lvibrationsignaleffectively，andimprovethefaultcharacteristicincludedintheoriginalvibrationsignalwithmachinefault。Thusthismethodcanincreasethecorrectrateofmachinefaultdiagnosis。Keywords：EMDmethod；faultdiagnosis；gears1引言机械故障诊断基本上可分3大步骤：第一是诊断信息的获取；第二是故障特征提取；第三是状态识别和故障诊断。其中的关键是从机械故障振动信号中

6、提取故障特征，信号处理是特征提取最常用的方法。。FFT能有效地分析平稳信号，但机械故障振动信号往往表现为非平稳特征，对这类信号FFT20只能分别给出信号在时域或频域的统计平均结果，无法同时兼顾信号在时域和频域中的全貌和局部化特征，而这些局部化特征恰是机械故障的表现。近几年来小波分析越来越广泛地应用于机械故障诊断中,但是，小波分析本质上是可调的窗口傅里叶变换，由于小波基函数的长度有限，在对信号作小波变换时会产生能量泄露，从而要对信号在时域和频域作精确分析会有较大的困难；另一方面，一旦选择了小波基和分解尺度，所得到的结果是某一固定频段的信号，这一频段只与信号的采样频

7、率有关而与信号本身无关，从这一点上来讲小波分析不具有自适应性。然而,EMD方法是自适应的信号处理方法，非常适于非线性和非平稳过程，具有很高的信噪比。本文把EMD引入机械故障诊断，对齿轮故障振动信号进行了实例分析，结果表明该方法能有效地提取故障特征。1EMD方法[1]EMD方法假设：任何信号或数据由不同的固有简单振动模态组成，每一模态不论是线性或是非线性的，都具有相同数量的极值点和零交叉点，在相邻的两个零交叉点之间只有一个极值点，任何两个模态之间是相互独立的，这样任何一个信号就可以被分解为有限个内在模态函数之和，其中任何一个内在模态函数（IMF）都满足以下条件：l

8、）整个数据段内，极值点的